我看了你上传的这篇Duran et al. (2019)《Towards a Common Instrument for Measuring Prior Programming Knowledge》这篇确实是目前比较适合作为C刊论文“大学生编程基础/先验编程知识Prior Programming Knowledge”测量依据的文献之一。SCI_Duran_A_granular_Previous_K…不过我需要帮你明确一下它不是传统意义上的“编程基础问卷”而是一个经过验证的“先验编程知识自评测量工具self-evaluation instrument”。SCI_Duran_A_granular_Previous_K…如果你投教育技术、计算机教育方向 C 刊我认为它比普通自编“编程基础调查表”更合适。一、这篇工具测量什么Duran 等提出这个工具的目的是解决过去研究中不同研究采用不同的编程背景调查方式缺少统一标准导致结果难以比较。SCI_Duran_A_granular_Previous_K…因此他们构建了一个更加细粒度的先验编程知识测量工具。SCI_Duran_A_granular_Previous_K…它不是简单问有没有学过Python学过多久而是测学生对于基础编程概念的掌握程度。二、具体维度可以直接用于问卷文章将编程知识划分为 8 个核心概念SCI_Duran_A_granular_Previous_K…维度英文含义变量与赋值variables and assignment变量定义、存储输入输出input/output程序输入输出表达式与算术运算expressions and arithmetic operators运算逻辑条件语句conditional statementsif判断循环迭代loops and iteration循环结构数据集合data collections列表、集合函数方法functions and methods函数调用类与对象classes and objects面向对象SCI_Duran_A_granular_Previous_K…三、评分方式非常适合C刊它借鉴 CEFR欧洲语言能力框架的思想把编程能力分等级。SCI_Duran_A_granular_Previous_K…例如每个知识点A0 未接触我不了解这个概念。A1 初级我知道这个概念是什么意思。A2 基础我能够识别代码中的相关语法。B1 中级我能够阅读简单代码并预测运行结果。B2 较高级我能够理解包含多个结构组合的代码。C1 高级我能够解释该概念在不同代码中的作用。C2 精通我能够总结代码逻辑并迁移应用。SCI_Duran_A_granular_Previous_K… SCI_Duran_A_granular_Previous_K…四、信效度情况C刊最关心这篇文章样本量比较大最终数据2196名参与者SCI_Duran_A_granular_Previous_K…结果内部一致性较高Cronbach α约0.98SCI_Duran_A_granular_Previous_K…因素分析显示三个主要知识层次基础编程概念高级概念面向对象概念SCI_Duran_A_granular_Previous_K…所以作为论文方法部分非常有支撑。五、如果你用于中国大学生可以这样改我不建议完全照搬因为原量表针对CS1课程Java/命令式编程背景SCI_Duran_A_granular_Previous_K…中国高校可能涉及PythonC语言Java数据科学课程所以建议编程基础量表Prior Programming Knowledge采用 Duran 等2019框架本研究进行情境化调整一级维度1. 编程知识基础5级评分1不了解5能够熟练应用题目我能够理解变量和数据类型。1 2 3 4 5我能够理解条件判断结构。1 2 3 4 5我能够阅读并解释循环结构代码。1 2 3 4 5我能够理解函数调用过程。1 2 3 4 5我能够理解类和对象的基本概念。1 2 3 4 5第二部分保留背景变量因为原文也收集编程课程数量编程小时数使用语言数量最大程序规模SCI_Duran_A_granular_Previous_K…所以你的问卷可以增加编程经历是否学习过编程学习时间学习语言每周编程时间六、论文中引用写法可以直接用方法部分本研究采用 Duran 等2019提出的 Prior Programming Knowledge Instrument 对学生已有编程基础进行测量。该工具旨在克服传统编程背景调查缺乏统一标准的问题通过学生对变量、条件语句、循环、函数、数据结构及面向对象等核心编程概念的自我评价评估其先验编程知识水平。该工具已在超过2000名程序设计课程学习者中验证具有较好的内部一致性和结构效度。引用Duran, R., Rybicki, J. M., Hellas, A., Suoranta, S. (2019).Towards a Common Instrument for Measuring Prior Programming Knowledge. ITiCSE 2019, 443–449. DOI:10.1145/3304221.3319755. SCI_Duran_A_granular_Previous_K…我的建议站在C刊审稿角度如果你的研究是AIGC/ChatGPT辅助编程学习最佳组合① Prior Programming KnowledgeDuran,2019→ 控制变量② Programming Self-efficacy→ 心理机制变量③ Computational Thinking Scale→ 学习结果变量这样模型会比单纯调查“学生编程基础”高级很多。这篇 Duran 的量表可以用但我建议不要作为核心研究变量而作为前置能力控制变量这样在 C 刊审稿中逻辑更稳。